卫星遥感图像分析方法技术

本发明专利技术提供了一种卫星遥感图像分析方法，包括：对获取的卫星遥感图像进行特征编码，得到染色体数据集；对染色体数据集基于选取的聚类中心进行聚类得到种群，并计算每个染色体数据的适应度值；基于适应度值从种群中选择两个个体作为父方和母方；抽取父母双方的染色体进行交叉产生子代；对子代的染色体进行变异；判断当前种群适应度是否达到第一设定条件；如当前种群适应度达到设定条件则将选取的聚类中心作为初始聚类中心，建立类别矩阵；基于初始聚类中心按照最近距离原则对染色体数据集重新划分聚类；迭代重新划分聚类，直至满足第二设定条件；基于聚类结果得到卫星遥感图像的评估指标。解决现有技术中存在的种类复杂难以分析的问题。析的问题。析的问题。

【技术实现步骤摘要】
卫星遥感图像分析方法


[0001]本专利技术属于卫星遥感
，尤其是涉及一种卫星遥感图像分析方法。

技术介绍

[0002]卫星遥感是采集地球数据信息的重要技术手段，具有无国界限制、覆盖面积广、观测具有周期性、数据客观等诸多特点。其获取的具备高空间分辨率、高时间分辨率、高光谱分辨率和高辐射分辨率“四高”特征的遥感图像数据，经过遥感图像处理平台进行基本处理(辐射校正、几何校正、投影变换、镶嵌等)和信息提取(分类、变化检测、目标检测等)，可为国防和国民经济行业应用提供信息和服务。数据的可持续性与标准化、平台的一站式与生态化、信息的可用性与业务化、服务的时效性与规模化、应用的简单化与大众化均为遥感应用产业链条中的重要因素。具备大容量、多类型、难辨识、高维度、多尺度、非平稳等特点的遥感大数据，对遥感图像处理系统平台提出了新的技术要求，同时也推动了遥感图像处理技术的发展。以云计算、大数据、人工智能为代表的新技术为遥感图像处理注入了新的活力，也为解决卫星数据的大规模自动处理和智能信息提取提供了创新技术手段，能够更充分地挖掘海量遥感数据的价值，促进遥感应用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种卫星遥感图像分析方法，其特征在于，包括：对获取的卫星遥感图像进行特征编码，得到染色体数据集；对染色体数据集基于选取的聚类中心进行聚类得到种群，并计算每个染色体数据的适应度值；基于适应度值从种群中选择两个个体作为父方和母方；使用交叉算法抽取父母双方的染色体进行交叉产生子代；对子代的染色体使用自适应变异方式进行变异；基于变异结果判断当前种群适应度是否达到第一设定条件；如当前种群适应度达到设定条件则将选取的聚类中心作为初始聚类中心，建立类别矩阵；基于初始聚类中心按照最近距离原则对染色体数据集重新划分聚类；迭代重新划分聚类，直至满足第二设定条件；基于聚类结果得到卫星遥感图像的评估指标。2.根据权利要求1所述的卫星遥感图像分析方法，其特征在于，所述第一设定条件包括设定阈值或者适应度最大迭代次数。3.根据权利要求1所述的卫星遥感图像分析方法，其特征在于，所述第二设定条件包括聚类最大迭代次数或者聚类要求。4.根据权利要求1所述的卫星遥感图像分析方法，其特征在于，所述对染色体数据集基于选取的聚类中心进行聚类得到种群，包括：按照最小距离原则划分聚类数据集，距离计算公式为：公式为：和为染色体数据，其中，为每个特征上的权值,表示第i个值的第d个特征值,表示第j个值的第d个特征值，表示特征值数量。5.根据权利要求1所述的卫星遥感图像分析方法，其特征在于，所述对染色体数据集基于选取的聚类中心进行聚类得到种群，并计算每个染色体数据的适应度值中，采用Davies
‑
Bouldin指数衡量粒子的适应度；；代表簇...

【专利技术属性】
技术研发人员：边九州，
申请(专利权)人：北京轨道未来空间科技有限公司，
类型：发明
国别省市：